論文の概要: Domain Adaptation of Reinforcement Learning Agents based on Network Service Proximity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01013v1
• Date: Thu, 2 Mar 2023 06:57:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 15:41:31.151346
• Title: Domain Adaptation of Reinforcement Learning Agents based on Network Service Proximity
• Title（参考訳）: ネットワークサービス近接度に基づく強化学習エージェントのドメイン適応
• Authors: Kaushik Dey, Satheesh K. Perepu, Pallab Dasgupta, Abir Das
• Abstract要約: 6Gネットワークの今後の採用により、新しいタイプのサービスが期待されている。 特定のサービスタイプのニーズを管理するために訓練されたRLエージェントは、ドメイン適応なしで異なるサービスタイプを管理するのに理想的ではないかもしれない。 我々は、最も近いサービスのRLエージェントが、ドメイン適応の明確に定義されたプロセスを通じて、新しいサービスタイプに迅速に適応することを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.701606434020316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The dynamic and evolutionary nature of service requirements in wireless networks has motivated the telecom industry to consider intelligent self-adapting Reinforcement Learning (RL) agents for controlling the growing portfolio of network services. Infusion of many new types of services is anticipated with future adoption of 6G networks, and sometimes these services will be defined by applications that are external to the network. An RL agent trained for managing the needs of a specific service type may not be ideal for managing a different service type without domain adaptation. We provide a simple heuristic for evaluating a measure of proximity between a new service and existing services, and show that the RL agent of the most proximal service rapidly adapts to the new service type through a well defined process of domain adaptation. Our approach enables a trained source policy to adapt to new situations with changed dynamics without retraining a new policy, thereby achieving significant computing and cost-effectiveness. Such domain adaptation techniques may soon provide a foundation for more generalized RL-based service management under the face of rapidly evolving service types.
• Abstract（参考訳）: 無線ネットワークにおけるサービス要求の動的かつ進化的な性質は、ネットワークサービスのポートフォリオの増大を制御するためのインテリジェントな自己適応型強化学習(RL)エージェントを検討するテレコム産業を動機付けている。 多くの新しいタイプのサービスの注入は、将来6Gネットワークが採用されると予想され、時にこれらのサービスは、ネットワーク外部のアプリケーションによって定義される。 特定のサービスタイプのニーズを管理するために訓練されたrlエージェントは、ドメイン適応なしで異なるサービスタイプを管理するのに理想的ではありません。 我々は、新しいサービスと既存のサービス間の近接度を評価するための簡単なヒューリスティックを提供し、最も近いサービスのRLエージェントが、ドメイン適応の明確に定義されたプロセスを通じて、新しいサービスタイプに迅速に適応することを示す。 当社のアプローチでは,学習したソースポリシを,新たなポリシを再トレーニングすることなく,動的に変化する新たな状況に適応させることによって,大幅なコンピューティングとコスト効率の向上を実現します。 このようなドメイン適応技術は、急速に進化するサービスタイプに直面した、より一般化されたRLベースのサービス管理の基礎を提供するかもしれない。

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